使用下面语句训练Mnist手写数字识别网络，其中说法正确的是____。model.fit(x_train, y_train, batchsize=128, epochs=10, validation_split=0.2)
A: 共有60000条数据参与模型训练
B: 共有48000条数据参与模型测试
C: 共训练10轮
D: 每轮仅训练128条数据
A: 共有60000条数据参与模型训练
B: 共有48000条数据参与模型测试
C: 共训练10轮
D: 每轮仅训练128条数据
举一反三
- 使用下面语句训练Mnist手写数字识别网络，其中说法正确的是____。model.fit(x_train, y_train, batchsize=64, epochs=5, validation_split=0, verbose=2) A: 该网络一共训练64轮 B: 共有60000条数据参与模型训练 C: verbose=2表示不在标准数据流中输出 D: 每轮仅训练64条数据
- MNIST手写字体识别数据集是机器学习领域的一个经典数据集，它包含0-9十种数字，其中训练集包含（ ）[br][/br]个。 A: 10 B: 10000 C: 60000 D: 70000
- 本节例程中使用Sequential模型编程实现mnist手写数字识别的步骤是____。①加载mnist数据②导入相关库③数据预处理④构建神经网络模型⑤训练模型⑥配置模型的训练方法⑦评估模型 A: ②①③④⑤⑥⑦ B: ②①③④⑥⑤⑦ C: ①③②④⑤⑥⑦ D: ①②③④⑤⑥⑦
- 如何使用模型探索数据，具体步骤是？ A: 填充预测模型、训练模型、创建数据可视化、评估模型 B: 评估模型、填充预测模型、训练模型、创建数据可视化 C: 填充预测模型、训练模型、评估模型、创建数据可视化 D: 评估模型、填充预测模型、创建数据可视化、训练模型
- 模型的训练我们可以用模型对象的____函数来实现， A: train( ) B: exercise( ) C: fit( ) D: test( )